口碑传播对远程学习者决策行为的影响

引言

自1998年以来，我国高等网络教育事业迅猛发展，为我国高等教育大众化和终身学习社会的建设作出了重大贡献。随着各类高等教育办学主体生源规模的不断扩张，高等网络教育院校的生源竞争开始变得更加激烈。在此背景之下，各网络院校的品牌建设和生源推广显得更加重要。

新东方学校的调查显示，大约有70%的学习者是通过口碑才到新东方参加学习的[1]。北京大学国际EMBA项目的学生来源信息也显示，通过口碑传播而报名、并被录取的学习者占70%以上，广告投放带来的生源仅占不到10%[2]。由此可以看出，口碑传播对于教育机构的生源推广和品牌建设具有十分重要的意义。在口碑传播影响力日渐增大的形势下，高等网络教育院校的口碑传播如何影响学习者的行为决策？网络教育院校该如何利用口碑传播来建设自己的品牌声誉和开展生源推广？本文试图对上述问题做初步的探讨。

一、研究概述

口碑的最初定义是指一个具有信息感知能力的非商业传播者和接收者关于一个产品、品牌、组织或服务的非正式信息沟通行为[3]。在国外，对口碑传播的研究起始于19世纪中叶。1955年，Katz and La⁃zarsfeld在研究中发现，口碑是影响家庭用品或食品消费者购买行为的最重要因素，口碑传播在使消费者态度由否定、中立转变为肯定的过程中，其作用相当于广告的9倍[4]。随后，瑞里·戴伊研究发现，“三分之二以上的美国经济全部或部分是由口碑驱动的”[5]。由于口碑传播对消费者态度和行为的转变具有重要作用，口碑传播由此获得了“零号媒介”的美誉，在营销学界被认为是当今十分廉价的传播工具，也是最值得信赖的宣传工具[6]。在国内，针对教育培训行业的口碑传播研究较为匮乏。吉林大学的解芳以长春市培训行业为例，运用实证分析法研究了服务质量对口碑传播的影响[7]。苏州大学的岳梦琪针对口碑传播对大学生培训服务市场消费行为的影响开展了研究，她发现：接收者的口碑偏好、传播者的专业水平会影响消费者进一步传播口碑的行为，接收者的口碑偏好、信任倾向对接收者的搜寻主动性有显著正向影响[8]。广西财经学院的陈佳妮研究分析了口碑传播对高校品牌传播的价值，认为口碑传播在品牌忠诚度的培养方面比其他传播手段拥有更好的实现能力，口碑的有效传播会对高校品牌建设及争夺高等教育市场份额起到积极的作用[9]。北京大学的王秀丽等基于实例易得性法则和光环现象两种心理学理论，分析了网络口碑对学生选课以及高等教育事业可能造成的影响，认为学生对教授的态度和选修其所授课程的可能性同时受到网上评论数量多少和褒贬程度的影响[10]。通过上述文献分析可看出，教育培训行业的口碑研究相对较少，针对网络教育的口碑传播研究依然是空白。

根据上述相关文献，结合网络教育学习者的口碑传播特征，不难发现，影响网络学习者口碑传播的因素主要来自于三个层面，即接受者层面、发送者层面、影响力层面。接受者层面主要包括产品观念与态度、风险感知、专业水平、口碑偏好、信任倾向，以及口碑信息搜寻主动性等因素。发送者层面主要包括发送者专业水平和口碑信息语调。影响力层面主要包括口碑信息对决策的影响以及口碑信息的再传播。基于此，本研究内容主要包括以下几部分：①学习者的基本个人信息，主要包括学习者的姓名、性别、年龄、专业、层次、教学站、入学批次等基本人口信息；②口碑信息传播及其影响因素，包括：“接受者产品态度与观念”题项4个、“接收者专业水平”题项4个、“接收者风险感知”题项8个、“接收者口碑偏好”题项2个、“接收者信任倾向”题项4个、“发送者专业水平”题项2个、“口碑语调”题项2个、“接受者口碑信息搜寻的主动性”题项2个、“口碑信息对决策的影响”题项3个、“口碑信息的再传播”题项3个，题项共计34个。测量时采用李克特5级量表进行测试，“1”代表非常不同意，“2”代表不同意，“3”代表不确定，“4”代表同意，“5”代表非常同意。对收集到的数据利用SPSS19．0软件进行统计分析，使用的分析方法有：描述分析、独立样本T检验、主成分分析、相关分析、多元回归分析。

本研究针对中国人民大学网络教育（以下简称“网上人大”）在籍生进行了问卷调查。调查利用学院现有的问卷系统进行了数据采集。登录问卷系统后，通过手机短信通知学习者到指定网站填写问卷。曾经接受过口碑信息的学习者完整地填写了问卷，没有接受过口碑信息的学习者不填写口碑传播的评价量表。对没有及时填写问卷的学习者通过手机短信进行多次督促。本调查共收到1,624条数据。在1,624条记录中，经过数据复核，剩余有效记录1,271条，有效率78．26%。在1,271条有效记录中，有口碑信息数据937条、无口碑信息数据334条，即73．72%的学习者在报读前收到了口碑信息。在937条有口碑信息数据中，共有男生460人，女生477人；样本平均年龄30．57岁，最大62岁，最小17岁，21～35岁的样本占70．6%；共涉及专业13个，包括财务管理、财政学、传播学、法学、工商管理、公共事业管理、国际经济与贸易、汉语言文学、会计学、金融学、人力资源管理、社会工作、市场营销；涉及6个学历层次，包括本科第二学历、单科选修、高中起点本科、高中起点专科、专科第二学历、专科起点本科；样本包括200603～201403之间的14个入学批次；937条样本来自于114个教学站或考点。

二、研究结果

1．问卷检验与修订

通过独立样本T检验，对34个题项进行项目检验，结果表明，“风险感知”中的两个题项“因学费定价过高、随后降价等原因造成经济损失可能性”“上述经济损失发生的严重性”缺乏区分度，故予以删除。

对保留的32个题项进行因素分析，以检验量表的结构效度。研究中利用主成分分析法(PC)抽取共同因素。因素抽取时，抽取特征值大于1的因素，以最大变异法进行正交转轴。研究中共进行了两次因素分析。第一次因素分析中，KMO测度和Bartlett球体检验表明，KMO值为0．897，自由度为496，P值为0，达到显著水平，适合进行因素分析。本次因素分析共抽选了7个因素，删除了因素负荷值较小的项目2个，分别是：“我不是很在意学费”“我倾向于在多家院校之间进行优劣比较”。删除了因素归类不当的项目4个，分别是：“我认为相关的口碑信息提供者具有网络教育的相关知识”“我认为相关的口碑信息提供者在网络教育方面具有丰富的经验”“当需要时，我会主动向周围的人寻求有关网络教育的信息”“当需要时，我会主动上网查找有关网络教育的信息”。

对剩余的26个题项进行第二次因素分析以检验其结构效度的合理性。第二次因素分析的KMO值为0．867，自由度325，P值为0，达到了显著水平，适合进行因素分析。因素分析数据摘要结果显示，因素结构和第一次保持了一致，可累计解释变异量的65．63%。因素结构如下：①因素1包含了以下4个项目：“参与学习后不符合你的形象而被好友嘲笑或者疏远，发生此损失的可能性”“若上述情况发生，对你而言，其严重性”“参与学习后可能带来某种不适应，由此导致你的情绪低落，此心理损失的可能性”“若上述情况发生，对你而言，其严重性”，重新命名为“情感风险（F1）”。②因素2包含了以下6个项目：“我倾向于选择与自己关系更为熟悉的群体的意见”“我倾向于认可与我的生活方式有较高相似性的群体的看法”“当我需要购买某产品（服务）时，我会主动向周围的人询问相关信息”“当我需要购买某产品（服务）时，我愿意收集相关网络口碑信息”“我常愿意以其他消费者的信息作为购买的决策参考”“我通常要对别人提供的产品信息进行比对、核实”，重新命名为“接受者口碑偏好（F2）”。③因素3包含了以下4个项目：“我对在当地招生的网络院校的价格很熟悉”“我对在当地招生的网络院校的品牌很熟悉”“我对在当地招生的网络院校的教学资源、服务水平很了解”“我对于要参加的网络教育有丰富经验”，依然命名为“接受者专业水平（F3）”。④因素4包含了以下6个项目：“如果朋友正在考虑参加网络学习，我会将相关的口碑信息告诉他”“与朋友聊天谈到网络教育时，我会传播我所知道的相关口碑信息”“相关的口碑信息给我提供了一些关于网络教育的不同看法”“相关的口碑信息对我的最终选择产生显著影响”“我会将相关的口碑信息通过互联网络（博客、微博、QQ等）进行传播，以供他人参考”“相关的口碑信息为我的决策提供了新的信息”，依然命名为“口碑决策影响力（F4）”。⑤因素5包含了以下2个项目：“我觉得参与网络学习对我很有帮助”“我愿意投入金钱与精力进行网络学习”，依然命名为“产品观念与态度（F5）”。⑥因素6包含了以下2个项目：“参与学习后达不到你的学习效果期望”“上述情况发生的严重性”，命名为“功能风险（F6）”。⑦因素7包含了以下2个项目：“相关口碑信息发送者传播的信息语调”“相关口碑信息对是否参与网上人大学习的建议倾向”，依然命名为“口碑语调（F7）”。由上述分析看出，经由两次因素分析形成的26个项目所组成的评价量表，具有较好的结构效度，可以开展进一步的分析。

采用内部一致性方法进行信度分析，以进一步检验问卷的可靠性。对上述因素分析形成的7个分量表、1个总量表进行信度检验。结果表明：各量表的信度系数分布在0．70～0．91之间，表明各量表内项目间的一致性可以接受或较好。

2．描述统计

评测结果显示（表1），在上述口碑传播的七个因素中，大部分均值都在3．5～4．5之间，标准差在0．50～0．90之间。其中，学习者的产品观念和态度评价最高，得分4．4分，表明学习者对参与网络学习有很高的价值认同、愿意投入金钱与精力进行网络学习。我们还可以看出，学习者接收到的口碑语调（4．19分）是较为正向的，口碑信息发送者多数推荐他们参与“网上人大”的学习。学习者的口碑偏好得分为4．16分，说明他们倾向于选择更为熟悉的群体的意见、会积极地收集网络教育口碑信息、愿意以其他人的学习体验作为决策参考。同时，评测结果也显示，情感风险和功能风险的6个题项的水平不高（分布在1．95～2．76分之间），这从另一个角度说明了学习者对“网上人大”教育品牌的信任和认可。由于学习者较高的产品认同、接受了正面的口碑信息，且自身具有良好的口碑信息偏好，因此他们的口碑决策影响力也较高（4．13分），他们接受到的口碑信息正面促进了他们的决策，并且他们也乐意向他人传播自己的学习体验。

表1 各因素描述统计

3．相关分析

相关分析用来研究变量间在发展变化的方向与大小上是否存在一定关系，但不能确定是否存在因果关系。本研究采用Pearson相关分析法，对情感风险F1、接受者偏好F2、接受者专业水平F3、口碑决策影响力F4、产品观念与态度F5、功能风险F6、口碑语调F7等7个因素进行了相关分析。各因素之间的相关分析数据摘要见表2。

表2 口碑传播因素相关分析数据摘要

从表2可看出，在0．01水平上，七个因素之间的相关关系均达到了显著水平。情感风险与功能风险之间为正相关，其余五个因素之间相互正相关。但是，情感风险、功能风险与其余五个因素之间互为负相关。

六个预测变量，包括情感风险F1、接受者偏好F2、接受者专业水平F3、产品观念与态度F5、功能风险F6、口碑语调F7等因素，与口碑决策影响力F4都有显著的相关关系，相关系数绝对值分布在0．144～0．720之间，其中，与情感风险、功能风险的相关关系为负向，且绝对值最小。情感风险F1、接受者偏好F2、接受者专业水平F3、产品观念与态度F5、功能风险F6、口碑语调F7之间的相关系数绝对值分布在0．195～0．553之间，均为中低程度相关，没有极高的相关性存在。因此，预测变量之间不存在共线性问题。

4．回归分析

以口碑决策影响力F4作为效标变量，以情感风险F1、接受者偏好F2、接受者专业水平F3、产品观念与态度F5、功能风险F6、口碑语调F7等六个变量为预测变量，采用逐步回归分析法进行模型检验。由表3、表4可看出，在六个预测变量中，接受者偏好F2、接受者专业水平F3、产品观念与态度F5、口碑语调F7等四个因素被选入回归方程式中。情感风险F1、功能风险F6由于对效标变量的影响没有达到显著水平，被剔除出回归模型。四个预测变量与效标变量的多元相关系数为 0．777，决定系数（R2） 为 0．604， 其 联合解释变异量为60．4%。其中，接受者偏好F2的个别解释变异量最大，其解释量为52．8%；其次为接受者专业水平F3、产品观念与态度F5，其解释量 分 别 为 5．6% 、1．7%；口碑语调F7的解释能力最低，其解释量为0．3%。四个预测变量的标准化回归系数均为正数，说明他们对效标变量的影响是正向的，系数越大，重要程度越高，影响程度越大。

根据回归分析的相关数据，非标准化回归方程式为：

口碑决策影响力F4=0．507+0．554×接受者偏好F2+0．151×接受者专业水平F3+0．129×产品观念与态度F5+0．047×口碑语调F7

标准化回归方程式为：

口碑决策影响力F4=0．546×接受者偏好F2+0．220×接受者专业水平F3+0．137×产品观念与态度F5+0．060×口碑语调F7

由上述方程式可看出，在口碑决策影响模型中，接受者的个人口碑偏好是最大的影响因素，而接受者的情感风险、功能风险没有对接受者产生显著影响，原因是接受者已经对“网上人大”教育品牌建立了一定程度的认可和信任。

表3 模型摘要

表4 回归系数

三、小结

通过对远程学习者口碑传播的研究，本研究编制出了远程学习者口碑传播评测量表，量表包括7个层面、26个项目。经检验，量表结构良好、信度较高。评测结果显示，影响“网上人大”学习者口碑传播的七个因素中，学习者的产品观念和态度评价较高，表明学习者对参与网络学习有很高的价值认同、愿意投入金钱与精力进行网络学习。学习者接收到的口碑语调是正向的，口碑信息发送者多数推荐他们参与“网上人大”的学习。学习者倾向于选择更为熟悉的群体的意见、会积极收集网络教育口碑信息、愿意以其他人的学习体验作为决策参考。上述结果显示，学习者接受到的口碑信息促进了他们的决策选择，并且他们也很乐意向他人传播自己的学习体验。由此看来，口碑传播在网络院校的品牌建设和生源推广中具有良好的基础。为更好地发挥学习者的口碑传播作用，特提出以下建议：

（1）有效提高教学质量，为学习者创造更多价值。多项研究证明，服务质量是影响口碑传播的一个重要因素[7]。有了较高的教学质量，学习者才会积极地进行正向传播，网络教育院校才会在学习者所处在的团体、组织中具有良好的口碑[2]。

（2）明确教育项目中利于口碑传播的优势和特点。比如说，“网上人大”具有完善的教学模式、丰富的数字资源、高效的学生支持服务、学习价值的创造，等等。

（3）对学习者中的意见领袖进行激发、鼓励、引导，促进正面口碑信息的传播。学习者中的意见领袖是那些对“网上人大”高度认可、本人非常优秀、且能辐射到一批优质人群的人。找到这些人，不断地将“网上人大”的创新和亮点告诉他们，反复强化他们的体验，给予他们激励，引导他们利用多种渠道、尤其是新媒体来传播他们在“网上人大”的学习体验。

（4）加强口碑传播的过程管理和效果评估。当出现负面口碑信息时，要及时采取补救措施，澄清事实。要定期对口碑传播效果进行评估，并据此对将来的口碑传播进行优化设计。

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